What can you do with this server?

The Test Impact Analysis (TIA) MCP Server provides intelligent code change impact analysis, test recommendation, and risk assessment for software testing. Its capabilities include: * repo_monitor — Monitor repositories for new commits, check status, and reset watermarks/baselines. Supports cron-based scheduling and filtering by name/module. * repo_clone — Clone repositories in full mode (entire branch) or incremental mode (only MR/PR changes since a date or MR ID). Supports local stdio or returns structured git commands for remote HTTP clients. * impact_analysis — Analyze code changes to identify affected test cases using glob file-to-test mapping rules and optional BFS call-chain tracing via a static analysis engine. Returns prioritized affected test cases with confidence levels. * test_recommendation — Recommend a prioritized test execution order and generate a minimal viable test set based on impact analysis and risk scores (risk weight × confidence). * risk_assessment — Quantify change risk on a 0–100 scale across three dimensions (file count, affected module risk levels, confidence penalty), with a risk grade (Low/Medium/High/Critical) and mitigation suggestions. * TIA-init — One-time setup for remote HTTP clients: auto-issues API keys and returns appropriate command/skill files for Claude Code, Codex, or OpenCode. Additional features: * Supports GitHub, Local, and Generic REST API platforms (GitLab, Gitee, Gitea, etc.) * Dual transport: local stdio (zero-config) and remote HTTP (secured by IP allowlist) * Integrates with codebase-memory-mcp for method-level call-chain analysis across 158 languages, with automatic fallback to glob matching if unavailable * Compatible with Claude Code, OpenCode, and Codex (OpenAI) AI coding frameworks * Two-layer security model separating open-source code from enterprise-specific configs

How do I use Test Impact Analysis MCP Server?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Test Impact Analysis MCP Server analyze impact of latest commit in user-center" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

Test Impact Analysis MCP Server

by WayneLiu519888

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Hybrid

🌐 Language / 语言 / 語言: English | 简体中文 | 繁體中文 | 日本語

我想...	看这里
快速把项目跑起来	🚀 快速开始
了解能做什么	🎯 项目定位
看有哪些工具可用	🛠️ 5 个 MCP 工具
接入外部分析引擎	🔬 分析引擎集成
配置 Claude Code / OpenCode	📥 安装方式
看完整设计蓝图	.claude/plans/ultimate-blueprint-v3.md

📦 包含内容

分类	内容	说明
🛠️ MCP 工具	repo_monitor / repo_clone / impact_analysis / test_recommendation / risk_assessment	5 个工具
🔌 Transport 双模	stdio（本地零配置）/ http（远程 IP 白名单）	双模
🌐 平台适配器	GitHub / Local / Generic REST API	3 种平台
🔬 分析引擎	codebase-memory-mcp（158 语言静态分析，方法级调用链）	1 个引擎
📊 影响分析	glob 规则匹配 + BFS 调用链追踪 + 四级置信度	Phase 2-4
🔒 安全分层	源码层(提交GitHub) ↔ 企业配置层(.gitignore)	双层

从初始 7 个工具合并为 3 个（精简 57%），Phase 2-4 新增 2 个分析工具（5 个）。安全认证从两层（API KEY + IP）精简为一层（IP 白名单）。简单、实用、免维护。

Related MCP server: MCP RAG Agent Server

🎯 项目定位

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code / OpenCode / Codex (Host)                │
│  ├─ CronCreate → 定时触发 repo_monitor               │
│  ├─ /repo_xxx 斜杠命令 → 快捷操控                    │
│  └─ MCP Client (stdio / http transport)               │
└─────────┬──────────────┬──────────────────────────────┘
          │ stdio (本地)  │ http (远程)
┌─────────▼────────┐ ┌──▼───────────────────────────────┐
│ 直接进程通信      │ │ Express App (port 3100)          │
│ (零配置)          │ │  └─ IP 白名单 → 通过/403         │
│ 直接执行 git clone │ └──────────────────────────────────┘
└──────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ TIA MCP Server                                       │
│                                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐     │
│  │ 模块 1: Git Monitor                          │     │
│  │ repo_monitor + repo_clone                   │     │
│  │ GitHub / Local / Generic 三平台适配           │     │
│  └─────────────────────────────────────────────┘     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐     │
│  │ 模块 2: Impact Analysis + 引擎增强            │     │
│  │ impact_analysis + codebase-memory-mcp        │     │
│  │ BFS 调用链逆向追踪 + glob 文件级兜底          │     │
│  └─────────────────────────────────────────────┘     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐     │
│  │ 模块 3: Test Recommendation                  │     │
│  │ test_recommendation                         │     │
│  │ 推荐分 = 风险权重 × 置信度                    │     │
│  └─────────────────────────────────────────────┘     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐     │
│  │ 模块 4: Risk Assessment                      │     │
│  │ risk_assessment                             │     │
│  │ 文件+模块+置信度 三维评分 (0-100)             │     │
│  └─────────────────────────────────────────────┘     │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

🚀 快速开始

1️⃣ 克隆并安装

git clone git@github.com:WayneLiu519888/Test-Impact-Analysis-MCP.git
cd Test-Impact-Analysis-MCP
npm install          # 自动安装 git hooks

2️⃣ 配置你的仓库

cp examples/monitors.conf.example.json enterprise/monitors.conf.json
vim enterprise/monitors.conf.json   # 填入你要监控的仓库

3️⃣ 配置 MCP 连接

Stdio 本地模式（零配置）：

// .claude/settings.local.json
{ "enabledMcpjsonServers": ["test-impact-analysis"] }

HTTP 远程模式（需先配置 IP 白名单）：

{
  "mcpServers": {
    "test-impact-analysis": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-server:3100/mcp"
    }
  }
}

4️⃣ 开始使用

/repo_status                              # 查看仓库水位
/repo_check module=用户中心                # 检查新提交
/repo_clone full module=用户中心           # 克隆代码
impact_analysis(name="backend")           # 变更影响分析
test_recommendation(name="backend")       # 测试推荐
risk_assessment(name="backend")           # 风险评估

✨ 完成！ 代码变更自动感知 + 增量代码拉取 + 精准测试影响分析。

🛠️ 5 个 MCP 工具

我想...	使用此工具	说明
查看/检查/重置仓库水位	`repo_monitor`	三合一：`action=status\|check\|reset`，支持 name/module 筛选
克隆代码到本地	`repo_clone`	全量（`mode=full`）/ 增量 MR（`mode=incremental`），按 repoType 自动存储
分析变更对测试的影响	`impact_analysis`	glob 规则匹配 + 引擎调用链追踪 + 自动推断
推荐测试执行顺序	`test_recommendation`	推荐分 = 风险权重 × 置信度，生成最小可行测试集
评估变更风险	`risk_assessment`	文件+模块+置信度三维评分 (0-100)，含缓解建议

所有 5 个工具在 stdio 和 HTTP 模式下均可用。

🔬 分析引擎集成

TIA 支持接入外部代码静态分析引擎，提供方法级精确调用链分析能力。首个支持的引擎是 codebase-memory-mcp。

codebase-memory-mcp 引擎

单一静态二进制（~36MB），基于 tree-sitter 支持 158 种编程语言，零运行时依赖。

# 安装（PowerShell，3 步）
mkdir D:\0_WayneArchiveFiles\MCP-Servers\codebase-memory-mcp
curl -o "$env:TEMP\cbm.zip" "https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp/releases/latest/download/codebase-memory-mcp-windows-amd64.zip"
Expand-Archive "$env:TEMP\cbm.zip" D:\0_WayneArchiveFiles\MCP-Servers\codebase-memory-mcp
.\codebase-memory-mcp.exe --version    # → codebase-memory-mcp 0.8.1

# 启用引擎
# 编辑 engines.conf.json → "enabled": true

工作流程

impact_analysis 调用
  └─ .java/.ts/.py 等 → codebase-memory-mcp CLI 子进程
      ├─ index_repository    → 索引代码到本地 SQLite
      ├─ get_architecture    → 提取方法/入口点
      ├─ query_graph         → 提取全部 CALLS 调用边
      └─ 翻译为 PanoramaIndex → BFS 调用链逆向遍历
          └─ 合并到 TIA 影响分析报告

✅ 代码分析 100% 本地 | 🔌 引擎不可用时静默降级到 glob 匹配 | 📖 完整配置指导

🌐 跨平台支持

同一套 MCP 工具，三个 AI 编程框架共享。

维度	Claude Code	OpenCode	Codex (OpenAI)
命令目录	`.claude/commands/`	`.opencode/commands/`	`.codex/skills/`
文件格式	`.md` (frontmatter + 指令)	`.md` ($NAME 占位符)	`SKILL.md` (YAML frontmatter)
调用方式	`/命令名`	`Ctrl+K` 命令面板	`$技能名`
MCP 配置	`.claude/settings.local.json`	`.opencode.json`	`.codex/config.toml`

📥 安装方式

Claude Code (stdio)

// .claude/settings.local.json
{ "enabledMcpjsonServers": ["test-impact-analysis"] }

Claude Code (HTTP 远程)

{
  "mcpServers": {
    "test-impact-analysis": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-server:3100/mcp"
    }
  }
}

# 服务端启动
MCP_TRANSPORT=http MCP_PORT=3100 npx tsx src/index.ts

OpenCode / Codex

详见项目内 .opencode/commands/ 和 .codex/skills/ 目录。

📂 仓库目录

Test-Impact-Analysis-MCP/
│
├── src/
│   ├── index.ts                  # MCP Server 入口 + Transport 双模
│   ├── types.ts / state.ts       # 类型定义 / 配置状态管理
│   ├── security.ts               # IP 白名单
│   ├── paths.ts                  # 路径定位 + 企业配置层
│   ├── platforms/                # Git 平台适配器（GitHub/Local/Generic）
│   ├── tools/                    # MCP 工具模块（schemas + helpers + 3 handler）
│   ├── impact-analysis/          # 影响分析 / 推荐 / 风险评估
│   ├── engines/                  # 分析引擎框架
│   │   └── adapters/             # codebase-memory-mcp 适配器
│   └── tests/                    # 65 个单元测试
│
├── examples/                     # 配置模板（.example.json）
├── docs/                         # 多语言文档
├── .claude/commands/             # Claude Code 斜杠命令
├── .opencode/commands/           # OpenCode 命令
├── .codex/skills/               # Codex 技能
│
├── enterprise/                   # 🔒 企业配置层（.gitignore 排除）
│   ├── monitors.conf.json        #   仓库监控配置
│   ├── server.conf.json          #   IP 白名单配置
│   ├── impact-rules.conf.json    #   影响分析规则
│   └── engines.conf.json         #   引擎配置
│
└── Repository/                   # 🚫 克隆的代码（.gitignore 排除）

🔒 信息安全

┌─────────────────────────────────┐
│ 开源层（提交 GitHub ✅）          │
│ src/ docs/ examples/ README     │
│ 不含企业 URL / 仓库 / 内网 IP    │
├─────────────────────────────────┤
│ 企业层（.gitignore 排除 ❌）      │
│ enterprise/ 整目录               │
│ 仓库地址 / IP 白名单 / 业务模块   │
└─────────────────────────────────┘

两层防护：.gitignore 排除 enterprise/ + Pre-commit hook 实时拦截。

HTTP 安全：IP 白名单（精确 IP + CIDR 子网），白名单内可直接连接全部 5 个工具。

❓ FAQ

Node.js >= 18 | TypeScript / ESM | Git CLI | tsx 运行时

npm start              # npx tsx src/index.ts
npm run dev            # tsx --watch（热重载）
npx tsc --noEmit       # 类型检查
npm test               # 65 个测试

TIA 运行在企业内网，网络隔离已由企业基础设施保障。IP 白名单作为唯一接入控制——简单、零维护、无密钥管理成本。

不会。 代码分析 100% 本地执行，语义向量模型编译进二进制，无外部 API 调用。启动时仅检查 GitHub Release 版本号（不含代码）。

自动静默降级到 TIA 内置的 glob 文件匹配规则。引擎失败不阻断分析流程。

GitLab / 华为 CodeHub / Gitee / 自建 GitLab / Gogs / Gitea — 通过 URL 模板适配，自动识别响应格式。

repo_clone mode=full — 首次拉取全量代码
repo_clone mode=incremental — 只拉迭代内的 MR 变更，需要平台支持 MR API

📋 环境要求

依赖	版本
Node.js	>= 18
TypeScript	5.x
tsx	>= 4
@modelcontextprotocol/sdk	>= 1.0
Git	任意

🔧 可用命令

命令	说明
`npm start`	启动 MCP Server（默认 stdio）
`npm run dev`	开发热重载（tsx --watch）
`npm test`	运行 65 个单元测试
`npx tsc --noEmit`	类型检查
`npm run security-check`	源码层安全自查

🗺️ 开发路线图

阶段	内容	状态
Phase 1	Git Monitor — 仓库变更感知与代码拉取	✅
Phase 1.5	Transport 双模 + IP 白名单	✅
Phase 1.6	repo_clone 远程模式	✅
Phase 2	Impact Analysis — 代码变更影响分析	✅
Phase 3	Test Recommendation — 智能测试推荐	✅
Phase 4	Risk Assessment — 变更风险量化	✅
Phase 5a	分析引擎框架 + codebase-memory-mcp 接入	✅
Phase 5c	更多分析引擎横向扩展	💡
Phase 6	信息安全分层重构	✅

📄 许可证

MIT — 自由使用，按需修改，欢迎回馈。

Install Server

license - not found

quality

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

Resources

GitHub Repository

Need Help?

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/WayneLiu519888/Test-Impact-Analysis-MCP'

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